楠木軒

python常用數據挖掘工具

由 閻桂榮 發佈於 科技

python有強大的第三方庫,廣泛用於數據分析,數據挖掘、機器學習等領域,下面小編整理了python數據挖掘的一些常用庫,希望對各位小夥伴學習python數據挖掘有所幫助。

1. Numpy

能夠提供數組支持,進行矢量運算,並且高效地處理函數,線性代數處理等。提供真正的數組,比起python內置列表來説, Numpy速度更快。同時,Scipy、Matplotlib、Pandas等庫都是源於 Numpy。因為 Numpy內置函數處理數據速度與C語言同一級別,建議使用時儘量用內置函數。

2. Scipy

基於Numpy,能夠提供了真正的矩陣支持,以及大量基於矩陣的數值計算模塊,包括:插值運算,線性代數、圖像信號,快速傅里葉變換、優化處理、常微分方程求解等。

3. Pandas

源於NumPy,提供強大的數據讀寫功能,支持類似SQL的增刪改查,數據處理函數非常豐富,並且支持時間序列分析功能,靈活地對數據進行分析與探索,是python數據挖掘,必不可少的工具。

Pandas基本數據結構是Series和DataFrame。Series是序列,類似一維數組,DataFrame相當於一張二維表格,類似二維數組,DataFrame的每一列都是一個Series。

4. Matplotlib

數據可視化最常用,也是醉好用的工具之一,python中著名的繪圖庫,主要用於2維作圖,只需簡單幾行代碼可以生成各式的圖表,例如直方圖,條形圖,散點圖等,也可以進行簡單的3維繪圖。

5. Scikit-Learn

Scikit-Learn源於NumPy、Scipy和Matplotlib,是一 款功能強大的機器學習python庫,能夠提供完整的學習工具箱(數據處理,迴歸,分類,聚類,預測,模型分析等),使用起來簡單。不足是沒有提供神經網絡,以及深度學習等模型。

6. Keras

基於Theano的一款深度學習python庫,不僅能夠用來搭建普通神經網絡,還能建各種深度學習模型,例如:自編碼器、循環神經網絡、遞歸神經網絡、卷積神經網絡等,重要的是,運行速度幾塊,對搭建各種神經網絡模型的步驟進行簡化,能夠允許普通用户,輕鬆地搭建幾百個輸入節點的深層神經網絡,定製程度也非常高。

7. Genism

Genism主要用來處理語言方面的任務,如文本相似度計算、LDA、Word2Vec等。

8. TensorFlow

google開源的數值計算框架,採用數據流圖的方式,可靈活搭建深度學習模型。